1.2 叶面积指数的测量方法

主要的地面实测叶面积指数方法可分为直接测量法（田间采样调查、落叶收集法和点接触法等）与间接测量法(光学测量仪和相机拍摄法等)两类测量方法。

1.2.1 直接测量法

田间采样调查法，具有一定破坏性，且耗资多，工作效率低，不利于田间叶面积指数的大面积快速获取[6]。落叶收集法对四季分明的落叶树种非常适合，但是对于那些常绿树种就无用了。点接触法是通过用一头尖的细棒以不同的顶角和方位角插入植冠，然后记录细棒从冠层顶部到底部的过程跟棒尖相接触的叶片数目来计算叶面积指数。此方法对于高大的林木禾叶子高密度的针叶林是不实际的。总之，这些方法工作量大，费用高，难于应用于大区域LAI的检测，对观测作物植株的损伤性和破坏性也影响了其在定点重复观测上的应用。

1.2.2 间接测量法

光学仪器（TRAC、AccuPAR、LAI-2000植物冠层分析仪和CI-110等）测量法可以快速进行大面积测量，不破坏林木，节省人力物力，但是也各有弊端。除了TRAC外的测量仪器都是假设叶片空间的分布是随机的，不考虑叶片的集聚效应，测出的是有效叶面积指数。虽然间接测定方法减少了对植被和环境的破坏，会随着技术的完善和理论水平的提高而得到进一步的发展，但是繁重的工作量，耗时又耗力，在大范围测定中依然难以广泛应用[7]。

1.3 高光谱遥感技术源`自,优尔`.论"文|网[www.youerw.com

遥感技术的迅速发展，高光谱分辨率遥感成为实施精细农业重要工具之一，可应用于获取农作物生长环境及生长状况的精确信息。近年来，随着高光谱遥感技术的发展和应用，农业信息技术研究在农作物长势和估产方面得到了长足的发展，显著提高了作物生产的动态监测和管理决策的科学性，取得了较好的经济、社会和生态效益，同时对保证粮食安全具有十分重大的意义。

遥感技术以其不直接接触目标物、快速、覆盖面积大、周期短、费用低等优点为大区域作物面积获取、长势监测与产量估测提供了重要的技术支撑。作物的叶面积指数与遥感植被指数间有较好的相关性。植被指数是卫星遥感数据多波段间经过不同组合的表达方式，不同的表达方式具有特定的意义，对植被特征的理解有所不同。NDVI是最常用的植被指数，前人利用NDVI进行长势监测、产量估算以及籽粒品质监测等方面做了大量研究，形成了较好的理论基础，但是这些研究多数基于单景遥感数据开展的。随着近年大量卫星发射成功，多源遥感的利用将成为农业遥感研究热点。因此，利用多源卫星数据对冬小麦进行监测，在分析不同时期NDVI和LAI关系的基础上，建立LAI的最优遥感反演模型，形成利用多源遥感数据快速获取大片叶面积指数的方法，旨在为大田冬小麦长势信息监测提供技术支持[8]。

高光谱成像技术是在多光谱成像的基础上发展而来的，在较宽的波段范围内，利用成像光谱仪对目标物体进行连续成像，从而获得每个像元的数十或者数百条光谱信息。其成像特点是：光谱范围广（200—2500nm）、超多波段（上百个波段）、高的高光谱分辨率（几个nm）波段窄（≤10λ）和图谱合一等[9]。由于所获得的图像信息不仅可以反映物体的大小、形态、缺陷等外部特征，而且不同物体因结构和成分不同使光谱吸收液不同，从而可以用于物体内部的物理结构和化学成分的检测[10]。

2  材料与方法

2.1 试验方案

实验冬小麦品种为淮麦31（H）、徐麦31（X），共5个氮肥处理，3次重复，共30个小区，小区面积为20m2（4m×5m），基本苗为13万苗/667m2。